WARNING:tensorflow:Calling GradientTape.gradient on a persistent tape inside its context is significantly less efficient than calling it outside the context (it causes the gradient ops to be recorded on the tape, leading to increased CPU and memory usage). Only call GradientTape.gradient inside the context if you actually want to trace the gradient in order to compute higher order derivatives.

这个警告是因为当您在`tf.GradientTape`中调用`persistent=True`时，在上下文内调用`gradient()`函数会导致梯度操作被记录在磁带上，从而导致CPU和内存的大量使用。只有在需要计算更高阶导数时，才在上下文内调用`gradient()`函数以跟踪梯度。如果您只是需要计算一阶导数，请在上下文外调用`gradient()`函数，以避免这个警告和潜在的性能下降。例如，您可以这样写：

with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
    # 计算损失函数
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
del tape  # 手动删除磁带

在上面的代码中，我们在上下文内计算了损失函数，但在上下文外调用了`gradient()`函数来计算梯度，并手动删除了磁带，以避免梯度操作被记录在磁带上。这样可以避免警告和潜在的性能下降。

相关问题

WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead.

这些警告信息是关于一些 TensorFlow 函数和类的变化和更新的提示。我会逐个解释每个警告的含义：

1. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob."

这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 359 行中，使用了 `dropout` 函数，并传递了 `keep_prob` 参数。然而，将来的 TensorFlow 版本将移除 `keep_prob` 参数，并建议使用 `rate` 参数代替。`rate` 参数的计算方式为 `rate = 1 - keep_prob`。

你可以将代码中的 `keep_prob` 替换为 `rate` 来消除这个警告。

2. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead."

这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 673 行中，使用了 `dense` 函数，但该函数已被废弃，并将在将来的 TensorFlow 版本中移除。建议使用 `keras.layers.Dense` 来代替。

你可以将代码中的 `dense` 替换为 `keras.layers.Dense` 来消除这个警告。

3. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead."

这个警告表示在 "core.py" 文件的第 187 行中，使用了 `Layer.apply` 方法，但该方法已被废弃，并将在将来的 TensorFlow 版本中移除。建议使用 `layer.__call__` 方法来代替。

你可以将代码中的 `Layer.apply` 替换为 `layer.__call__` 来消除这个警告。

4. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead."

这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 277 行中，使用了 `tf.erf` 函数，但该函数已被废弃。建议使用 `tf.math.erf` 函数来代替。

你可以将代码中的 `tf.erf` 替换为 `tf.math.erf` 来消除这个警告。

总之，这些警告信息是为了提醒你在代码中使用了已被废弃或即将被移除的 TensorFlow 函数和类。建议根据警告信息中的建议进行相应的更新，以保持代码的兼容性和稳定性。

如果你对这些警告信息有更多疑问或需要进一步帮助，请随时提问。

RuntimeError: The Session graph is empty. Add operations to the graph before calling run().

这个错误通常是因为 TensorFlow 的 Graph 没有被正确地初始化导致的。在 TensorFlow 中，Graph 必须被构建并初始化后才能运行。您需要向 Graph 中添加操作，然后初始化它，才能运行它。

如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本，您需要使用 `tf.Session()` 创建一个会话，并且在执行操作之前，需要使用 `sess.run()` 来初始化 Graph，例如：

import tensorflow as tf

# create a graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    a = tf.constant(5)
    b = tf.constant(10)
    c = tf.add(a, b)

# run the graph
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    print(sess.run(c))

如果您使用的是 TensorFlow 2.x 版本，您可以直接使用 `tf.function()` 将您的函数转换为 TensorFlow 计算图。例如：

import tensorflow as tf

@tf.function
def add(a, b):
    return tf.add(a, b)

print(add(5, 10))

请注意，尽管 TensorFlow 2.x 支持 Eager Execution，但它也支持 Graph Execution。如果您使用 `tf.function()` 将函数转换为计算图，则可以在必要时使用计算图来获得更好的性能。